國內金融市場相互影響論述范文

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變量的平穩性檢驗

首先對各變量進行單位根檢驗，看其是否平穩，分別在有截距項，有截距項和趨勢項，無截距項和趨勢項下進行Phillips—Perron(PP)檢驗，PP檢驗是一種非參數的檢驗方法，檢驗時它對殘差的序列相關性進行了修正，但不是通過增加滯后項的方式，而是通過引入核函數的方式，在大樣本時它的結論與ADF檢驗相同。原假設為數據存在單位根。令stock，bond，loan，insurance分別代表流通A股市價總值，債券月托管量，商業銀行各項貸款余額，保險公司總資產，經檢驗發現四個變量都在99%的置信度下存在單位根，對相應變量取一階自然對數逐期差分，差分變換后的序列分別命名為lstock，lbond，lloan，linsurance，進行PP檢驗，發現差分處理后的值為平穩數據，檢驗結果匯總如表1所示。

金融市場內部SVAR模型的建立

由于對原序列做一階自然對數逐期差分得到的新序列為平穩序列，因此可直接建立結構向量自回歸(SVAR)模型，下面以序列lstock、lbond、lloan和linsurance為內生變量建立SVAR模型。

SVAR模型相對于VAR模型的改進之處在于將變量之間的同期相互影響明確表示在模型的方程中，可以直接進行分析，而VAR模型的方程中不包括與被解釋變量同期的其他變量，同期變量間的相互關系相當于被隱含在了隨機擾動項中。結構沖擊ut需要通過yt各元素的響應才可觀測到，這要通過引入約束條件矩陣對方程施加限制才能作出估計。首先確定模型的滯后階數，滯后期選的越長，模型所包含的變量越多，所蘊含的信息越多，在此基礎上做出的分析就越精確，但變量的增加會導致損失自由度，降低對參數估計的有效性，影響到模型的有效性和說服力。為在包括盡可能多的信息的情況下兼顧模型的有效性，本文將滯后階數定為6，建立包含lstock，lbond，lloan和linsurance四個變量的SVAR(6)模型。其次確定約束條件，采用SVAR的A－B約束形式，通過Cholesky分解建立遞歸形式來實現短期約束條件，矩陣設為下列形式，C()為待估參數:建立模型后，還需要確定模型是否穩定，根據ARrootgraph的結果可以看出，所有點都在單位圓內，表明模型是穩定的。

模型的分析

(一)脈沖分解

脈沖響應函數反映源自一個內生變量的正的變動(沖擊)通過模型系統的傳導對其自身及其他變量產生的影響，下面應用脈沖響應函數對各變量的關系進行分析，此過程又叫脈沖分解，分解方法選擇SVAR特有的結構化分解方法，這種方法直接使用由結構因子矩陣估計所得到的正交變換，應用了SVAR模型中結構分解的信息，為了觀察到較長時期的影響，本文時期選為24個月。

通過其他三個變量的正向變動對股票市場的影響，保險的變動對股票市場的沖擊最大，一開始為負影響并在第2個月達到最大，之后向正影響轉變，正負交替并逐期遞減直至消失，總的影響持續期大概在12個月左右。這表明保險與股票市場短期內具有替代關系，但由于保險公司的資產配置中有10%左右是以股票的形式存在，所以兩者間應該還有一定的正相關關系，由于保費的收取到投資有一個時間差，且保險公司的資產配置并不以股票為主，所以這種關系具不穩定性。銀行貸款對股市的影響也是從負到正，但這種影響較保險對股市要緩慢得多，這是因為短期內也是源于財富的替代效應，中期是貸款促進了經濟的發展抬高了股市的緣故。

通過分析其他三個變量的正向變動對債券市場的影響，發現保險對債券市場的影響基本為正，這是由于保險業是債券的主要持有方，保險公司資產配置中債券也占了相當的比例，但這種影響在第8個月才達到最大，這是由于本文用的是債券的存量數據，債券市場是一個不斷有發行和到期贖回的市場，它的市場規模主要受發行和贖回量的影響，其次是價格，從債券的需求升高到價格上升，再到新債的發行這個鏈條的傳導時間過長所致。股票市場短期內對債券市場有負向作用，這可以用短期內的財富約束一定來解釋。

通過分析其他三個變量的正向變動對銀行貸款的影響，發現其中股票市場對銀行貸款的短期影響為正，在第2個月達到最大，這與經濟繁榮時期股市高漲，企業價值升高，違約率降低，銀行更愿意發放貸款有關，中期(6～12個月)影響為負，這是由于銀行貸款也面臨資金約束所致。債券市場對銀行貸款的短期影響為負，長期趨于0，這是由于債券與銀行存款互為替代品，而銀行貸款的資金來源主要為銀行存款所致。通過分析其他三個變量的正向變動對保險總資產的影響，發現股票市場的變動對保險主要是正的影響，原因是股市升值導致保險總資產中的股票部分升值所致。銀行貸款和債券的變動對保險的影響比較一致，都是先正后負，峰值在第4～7個月，之后逐期遞減直至消失。

(二)方差分解

此外，還可以從方差分解的角度來解析模型的動態特征。方差分解主要是從波動性的角度來研究問題，方法是將每個內生變量的波動性按其影響來源進行分解，影響來源為模型中的所有變量，按每個變量波動性占總波動性的比例確定每個變量的相對重要性，分解方法選擇SVAR特有的結構化分解方法。保險對債券市場的影響在第6個月有一個突然的上升，在第7個月達到最大。

銀行貸款主要受股市沖擊的影響，其次是保險和債券市場，股票市場的作用在第3個月達到最大，之后穩定在20%。對于保險業資產的影響中，股票市場對保險的影響最大，一直穩定在20%左右，債券和銀行貸款的影響一開始很小，但逐漸增加并在第7個月達到最大。以上方差分解得出的結果基本與脈沖分解得出的結果相一致。

結論與建議

通過以上的分析我們發現，我國股票、債券、貨幣、保險四個主要金融市場間存在一定的相互作用和影響，每個市場對來自自身沖擊的反應均大于來自其他市場的沖擊的反應，且這種反應都能在第1個月以內完成，這說明各金融市場消化對自身市場的沖擊方面較有效率。從第2個月開始，市場間的相互作用開始占主導地位，但這種作用較前一種要弱很多，一般都要持續1年左右才會消失，且影響是逐漸減弱的，并且除了保險對債券市場的影響基本上始終為正以外，其他市場間的相互作用一般都是正負交替，這表明我國金融市場間的相互作用比較復雜，且不是一次就能完成的，因為持續期較長，在這期間還會有其他因素影響市場，因此市場間總的相互影響是很難預測的，市場因受到沖擊而變動的幅度和方向也很難準確判斷。

在四個市場中，股票市場對其他市場的影響最為明顯，股市是金融市場間作用的重要樞紐，其次是保險對債券市場的促進作用，這是由于在我國，保險業是債券的主要持有方，債券市場發展程度還比較低，其市場規模要遠遠小于股票市場的規模，而債券市場和股票市場作為資本市場的主要兩個組成部分，功能上無法完全替代，歐美發達國家債券市場的規模都要大于股票市場的規模。為此提出以下建議:一是全面、統籌考慮各金融市場間的互補作用和替代作用，不可單兵突進。

二是證券、銀行、保險監管部門在出臺監管政策時，要互相溝通和協調。三是將股市做大做強。強大的股市對于其他金融市場的穩定發展是有很大的促進作用。四是在大力發展債券市場自身的同時，通過保險業的發展間接促進促進債券市場的發展。

作者：李世澤楊國盛單位：五礦資本控股有限公司風險管理部中央財經大學保險學院